物联网有望激活中国增长放缓的生产率，带来一个崭新的产业竞争时代。但如果缺乏适当支持，我们便会与这一机遇失之交臂。为了确保充分发挥物联网的经济价值，中国必须着力弥合关键能力和基础设施方面的差距，促进跨行业生态系统发展，并且加快投资周期。
威胁情报本身是一种历史记录，用于参考，类似于人的信用，让网络中的各个字段也有信用。用数据驱动安全，在攻击者进行攻击时，自动匹配攻击者所使用的网络各个字段的信用，信用低者必将引起注意。威胁情报的来源一般分为由商业产品、开源产品提供的外部情报和由日志平台、FW、WAF、蜜罐等系统提供的内部情报。威胁情报的分类整理是落地应用的基石，所有的分析与应用均应基于此展开。 当前，企业安全普遍面临着防护系统各自为营、海量告警日志人工处理不及时、没有规则就无法发现其他异常流量，很多告警发出后却没有相应的应急响应等痛点。将威胁情报、日志和流量进行关联分析，对分析结果进行自动和人工响应，来补充已部署的各种安全设备和防护系统做不到的防护，通过这些我们才能更清楚地看清生产网络中黑或灰色流量究竟是什么。 公司介绍 威胁情报的价值 威胁情报的分类 威胁情报的来源 生产网络中的应用 深度挖掘
业务安全的定义与边界 业务安全的主要两大部分 业务安全视角差异与创新方向 业务安全视角差异与创新方向
智慧城市给我们带来了越来越多的便利，那么一起来看看旅游业的智慧化吧
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工业互联网信息模型白皮书解读
本文围绕城乡规划领域科学技术的发展,从数据驱动的角度,剖析应用于城乡规划领域的数据资源的变化,及其对城乡规划和管理技术手段的影响。本研完主要以传统城乡规划流程为基础,以规划数据生命周期的视角,构建了一套数据驱动的城市规划新技术支持框架,更好地支持新形势下的城乡规划编制工作。
大规模复杂系统下的威胁 ？ 如何构建威胁情报能力 ？ 如何评价威胁情报能力建设的好坏 ？ 威胁情报生命周期与威胁情报体系建设 ？ 威胁情报的闭环与运营 Intro ？ Id: e1knot ？ 美团点评集团（3690.HK）信息安全中心基础设施安全团队 ？ 负责集团内威胁情报与态势感知的能力建设 ？ 多年安全数据与威胁情报分析和运营经验 ？ ISC2017、DEFCON China等会议的Speaker 大规模复杂系统下的威胁 ？ 业务数据多：核心系统日均PV超过数十亿级 ？ 业务规模大：数百个复杂业务应用系统，代码总数超过亿行 ？ 资产列表长：数百万级别的IDC资产、软件资产和终端资产 ？ 资产类型杂：数十万种不同种类和版本的中间件和开源组件 ？ 告警数量多：N多种设备可以产生告警，日均产生数以万计的告警 ？ 企业威胁现状：每年安全上砸了那么多钱可还是因为安全问题损失惨重 大规模复杂系统下的威胁 组件漏洞 僵木蠕 配置合规 X-Day 漏洞 业务系统 缺陷 逻辑漏洞 密钥证书 泄露 越权漏洞 POI/UGC 爬取 刷好/差 评 刷单/外 挂 App 篡改 基础设施 业务系统 业务数据 如何构建威胁情报的能力 ？ 只买买买真的能解决 问题么？ ？ 如何评价威胁情报对 信息安全产生了作用？ ？ 威胁情报团队的绩效 怎么给？ 威胁情报数据的运营之殇 威胁情报很重要 虚假情报一大票 应急全靠朋友圈 口口相传得情报 情报数据千万兆 能运营的就几条 消息滞后很痛苦 业务损失不知道 假情报泛滥 消息不对称 无效情报多 消息滞后影响 威胁情报能力的灵魂N问 ？ 买买买了很多威胁情报数据和服务 —— 这些服务和数据是否用起来？ ？ 威胁情报数据和服务已经和资产对接 —— 威胁情报的质量如何？ ？ 威胁情报有效情报数量占比高于30% —— 是否能产生有效的情报通知？ ？ 威胁情报平台可以推送有效的情报 —— 是否有人跟进这些情报？ ？ 有对应的安全运营同学处理了威胁情报 —— 是否跟进闭环？ ？ 所有的情报已经闭环处理完毕
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR
2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
教育机构的规模壮大，行政会议频繁，而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长，影响工作内容的执行，更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议，减少差旅会务成本，缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。
能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前，以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进，风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长，能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时，新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求，储能作为支撑能源转型的重要基础设施，正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关 键支柱”
AR眼镜与AI深度融合是下一代计算终端从纯音频，摄像类无屏产品，快速演进为音摄功能延续，新增显示屏的AI智能交互眼镜。AI智能眼镜蓬勃发展，预计市场规模将保持高速增长，2026年销量超过70万台。
国务院《2030年前碳达峰行动方案》明确将石化化工行业列为重点降碳行业，要求通过“碳达峰十大行动”推动炼化产业结构优化，包括控制汽油消费、开发生物燃料、加快非常规气利用等。
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